calidad y validacion

1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL II
Calidad y validación de sistemas expertos
Alumno : Calzada Meza, José Antonio
Ciclo :X
Universidad: José Carlos Mariátegui

2. ÍNDICE
 Principales errores en el desarrollo de un sistema
experto.
 Calidad de un sistema experto.
 Validación de sistemas inteligentes.
 Métodos cuantitativos de validación.
 Eficiencia y error de sistemas expertos.
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3. CALIDAD DE UN SISTEMA EXPERTO
 (SE). Sistemas que emulan el comportamiento de un experto en un
campo concreto, su objetivo es lograr mejor calidad y rapidez en las
respuestas y mejorar la productividad de un experto. Forma parte de la
Inteligencia Artificial.
 Suelen basarse en el conocimiento declarativo (hechos sobre objetos,
situaciones) y el conocimiento de control (información sobre el
seguimiento de una acción).
Un Sistema Experto está conformado por:
 base de conocimientos (BC).
 base de hechos (memoria de trabajo).
 motor de inferencia: intentando modelar el proceso de
razonamiento humano.
 módulos de justificación: muestra el razonamiento seguido para
llegar a una conclusión determinada.
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 interfaz de usuario.

4. Calidad de un sistema experto
Validación de sistemas inteligentes
1. La validación está presente en dos momentos de la
construcción de un SE : durante la fase de
adquisición de conocimientos para verificar que la
informaciones completa, consistente y correcta y una
vez que el código de la Base de Conocimiento(BC) es
obtenido para asegurar la consistencia lógica de este.
2. Otros hacen una distinción entre validación y
verificación planteando que:
 La validación determina si el sistema resuelve
satisfactoriamente los problemas del mundo real
para el cual fue creado.
 La verificación determina así el sistema satisface
completamente sus especificaciones y no contiene
en consistencias lógicas
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5. VALIDACIÓN DE SISTEMAS INTELIGENTES
FUENTE DE MODO DE
CONOCIMIENTO ADQUISICIÓN
Experto 1 Ingeniero del
humano conocimiento
Manuales
2
Textos
Programa
3 inteligente
Experto
humano de edición
Ejemplos y Semi-
casos históricos automáticos
4 Programa de
inducción
Textos Programa de
5 comprensión Automáticos
de textos
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6. Calidad de un sistema experto
PIRÁMIDE DE ANÁLISIS DEL COMPORTAMIENTO DE
UN SISTEMA INTELIGENTE.
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7. Calidad de un sistema experto
EVALUACIONES DE SISTEMAS INFORMÁTICOS
 Verificación:
 Comprobación de que estamos construyendo el
sistema correctamente.
 Comprobar que el sistema no contiene errores de
implementación.
 Comprobar que el sistemas cumple con las
especificaciones inicialmente definidas.
 Validación:
 Comprobación de que estamos contrayendo el
sistema correcto.
 Comprobar que el sistema produce la salida
correcta.
 Comprobar que el sistema cumpla con las
necesidades y los riquitos del usuario.
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8. Calidad de un sistema experto
ASPECTO GENERALES DE LA VALIDACIÓN
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9. Calidad de un sistema experto
9
PERSONAL INVOLUCRADO

10. Calidad de un sistema experto
PARTES DEL SISTEMAS QUE DEBE SER VALIDADAS
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11. PROCESO DE VALIDACIÓN A PARTIR DE CASO DE
PRUEBA
(1) Obtención de la
casuística.
(2) Obtención de los
resultados del
sistema.
(3) Proceso de
Validación
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12. Métodos cuantitativos de validación

13. CUANTITATIVOS Y CUALITATIVOS DE
VALIDACIÓN
 Los métodos cuantitativos se basan en
modelos fenomenológicos o de principios
básicos, y modelos identificados a partir de
datos experimentales o adquiridos en planta.
Estos modelos se formulan mediante
ecuaciones de estado, ecuaciones entrada-
salida o funciones de transferencia.
 Los métodos cualitativos generalmente se
basan en el conocimiento heurístico de
“expertos” en el proceso o sistema. Este
conocimiento se formula mediante modelos
cualitativos, estructurados en base a reglas IF-
THEN. 13

14. CUANTITATIVOS Y CUALITATIVOS DE
VALIDACIÓN
 Ejemplos de esta tendencia son: sistemas
expertos con redes neuronales; sistemas
expertos difusos; modelos híbridos para
procesos que integran subprocesos continuos
y batch; controladores predictivos híbridos;
controladores lógicos programables con
control PID.
 En general los métodos cualitativos están
relacionados con la Informática. Se engloban
bajo el nombre de Inteligencia Artificial o
Sistemas Inteligentes. Entre éstos se encuentran
los Sistemas Expertos o Sistemas basados en
Conocimiento. 14

15. EFICIENCIA Y ERROR DE SISTEMAS
EXPERTOS

16. EFICIENCIA Y ERROR DE SISTEMAS
EXPERTOS
 Confiabilidad. Este termino es necesario sea separado en varios
elementos que permiten darle al software el matiz de fiable. Sus
componente son :
 Completitud
 Consistencia y precisión
 Solidez
 Simplicidad
 Seguridad y Verificabilidad, estas dos últimas que se determinan con el
sistema en uso.
 Usabilidad. Si bien es cierto que la confiabilidad es un factor muy
importante en la calidad del software también lo es el hecho de
que es necesario considerar otros factores como los que se
mencionan en esta sección puesto que de nada sirve un software
que funcione correcta y confiablemente si el usuario prefiere no
utilizarlo.
 Exactitud de los procesos
 Claridad y exactitud de la documentación
 Completitud
 Eficiencia y verificabilidad del software
 Claridad y amigabilidad de la interfaz 16

17. EFICIENCIA Y ERROR DE SISTEMAS
EXPERTOS
 Mantenibilidad. Este aspecto de calidad involucra
los elementos que simplifican la labor de
prevención, corrección o ampliación del código
del programa. Retomar un código escrito meses
antes es un trabajo dispendioso y agobiante, en
especial cuando las aplicaciones no cuentan con
la característica a la cual aquí se hace referencia.
Se pueden considerar como atributos de este
aspecto :
 Exactitud y claridad en la documentación
 Modularidad acoplamiento
 Facilidad de lectura
 Simplicidad
 Portabilidad. Es la capacidad que posee un
sistema de información que le permite funcionar en
diferentes plataformas ya sean hardware o de 17
software